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Enregistrement W2186483225 · doi:10.37514/wac-j.2005.16.1.06

Dangerous Partnerships: How Competence Testing Can Sabotage WAC

2005· article· en· W2186483225 sur OpenAlexaffabout
Doug Brent

Notice bibliographique

RevueThe WAC Journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueStudent Assessment and Feedback
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetence (human resources)BusinessEngineeringPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ensuring that students graduate from post-secondary institutions with good writing skills presents two related challenges: assessment of writing and the teaching of writing. In this essay I want to address a commonly-used solu-tion to these twin challenges: the administration of an institution-wide compe-tence test to place students in WAC courses. I will begin with some of the reasons that this combination of a writing competence test and mandatory WAC courses is an attractive, and therefore commonly used, solution to this challenge of both certifying writing skills and educating those who do not earn certification. In the remainder of the essay, however, I will use a case study of the University of Calgary, and to a lesser extent Laurentian University, to illustrate some serious dangers of this relationship. I don’t want to suggest that competence testing and WAC can never exist in harmony. Like all WAC stories, the stories of the University of Calgary and of Laurentian are enmeshed in local politics that could well be different elsewhere. There may be ways to avoid the pitfalls I describe. But I will be quite candid: my experience has led me to become soured on the idea of combining institution-wide competence testing and WAC. I believe that their seemingly complementary approaches to what appears to be the same problem mask some deeply divided pedagogical assumptions that threaten to undermine the benefits of a WAC program, leading me finally to advise those who would contemplate such a potentially Faustian bargain to use extreme caution or avoid it altogether. I will end with a brief look at an alternative way of gaining traction on the difficult problem of ensuring students graduate with adequate writing pro-ficiency—first year seminars. In first-year seminars students learn and practice academic writing in a content-specific environment, and instructors are less apt to feel burdened by low-performing writers than in a course that links in-struction to universal testing. Why Combining Testing and WAC Looks Attractive Let us set to one side for a moment all the pedagogical and theoretical arguments for and against institution-wide writing competence testing (though I will come back to these arguments briefly later in this essay), and assume for

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,075
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,189
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0750,189
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0250,033
Communication savante0,0240,029
Science ouverte0,0050,035
Intégrité de la recherche0,0110,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,008

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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